Statistical modelling of mental distress among rural and urban seniors
Notice bibliographique
Résumé
The senior population is growing rapidly in Canada. Consequently, there will be an increased demand for health care services for seniors who have mental illness. Seniors are more likely to live in rural areas than younger people; therefore, it is important to identify the differences between rural and urban seniors in order to design and deliver mental health services. The main objective of this paper was to use the National Population Health Survey (NPHS) to examine the differences with regard to mental distress between rural and urban seniors (i.e. 55 years and older). The other objectives were to investigate the long-term association between smoking and mental health and the long-term association between unmet health care needs and the mental health of seniors in rural and urban areas. The mental distress measure was examined as a binary outcome. The analysis was conducted using a generalized estimating equation approach that accounted for the complexity of a multi-stage survey design. Rural seniors reported a higher proportion of mental distress [OR=1.16; 95% CI: 0.98, 1.37] with a borderline statistical significance than urban seniors. This finding was based on a final multivariate model to study the relationship between mental distress and location of residence(i.e. rural or urban) as well as between smoking and self-perceived unmet health care needs, adjusting for other important covariates and missing outcome values. A significant correlation was noted between smoking and mental health problems among seniors after adjusting for other covariates [OR = 1.26; 95% CI: 1.00, 1.60]. Participants who reported self-perceived unmet health care needs reported a higher proportion of mental distress [OR = 1.72; 95% CI: 1.38, 2.13] compared to those who were satisfied with their health care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».